どうしたものか。
浮かない顔をして。
どうすればよいのかわからなくてな。
ChatGPTもAPIをもっているから、マイコンで文章を作って
ChatGPT APIに送信すればよいと思うぞ。
今回はそのあたりを使ってみようか！
- インターネット接続できる（WiFi接続機能など）
- ChatGPTのAPIへリクエストを投げることができる
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記事内でご紹介する「M5Stack」はこちら！
M5Stack Core2 開発キット
タッチスクリーン、マイク、IMUを使うことができ、従来のM5Stackよりも多機能なモデルです。 バッテリーも搭載しています。一台でいろいろと遊べる機器なのでおススメです！
ChatGPT とは？
ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIが2022年11月に公開した人工知能チャットボットです。
生成AIの一種で、原語のGenerative Pre-trained Transformerとは、「生成可能な事前学習済み変換器」という意味です。
OpenAIのGPT-3ファミリーの大規模な言語モデルに基づいて構築されており、教師あり学習と強化学習の両方の手法を使って転移学習され、機械学習のサブセットである深層学習を使って開発されています。
ChatGPTは無償で使えるの？
ChatGPTは、パソコンなどのWebブラウザから対話形式で使用する場合、ユーザ登録のみで無料で利用できます。
今回は、ChatGPTのAPIを使用しますので、プランによって課金と機能体系が異なります。
「API」とは、「Application Programming Interface」の頭文字です。簡単に言うと、「アプリケーションをプログラミングするためのインターフェース」です。インターフェイスとは、コンピュータ用語でいうと、「何か」と「何か」をつなぐものという意味を持ちます。ですので、プログラムとアプリケーション（ソフトウェア）をつなぐものを意味します。
今回使うChatGPTのAPIは、プログラムからChatGPTのモデルに問い合わせを行いデータ取得をするインターフェイスとなります。
次のサイトに掲載されています。
Simple and flexible. Only pay for what you use.…
ChatGPTのモデルとは？
ChatGPTは、機械学習により学習されたモデルを使って、Chatなどの機能を提供しています。
このモデルにより、使用できる機能が変わってきます。
モデルによって、機械学習を行った時期が異なっています。
大きく分けて次の３つになります。
| モデルファミリー | APIエンドポイント | |
| Newer models(2023 年以降) | gpt-4, gpt-3.5-turbo | https://api.openai.com/v1/chat/completions |
| Updated base models (2023) | babbage-002, davinci-002 | https://api.openai.com/v1/completions |
| Legacy models (2020 ～ 2022 年) | text-davinci-003, text-davinci-002, davinci, curie, babbage, ada | https://api.openai.com/v1/completions |
上記のAPIエンドポイントは、各モデルを使う際にリクエストする場所になります。
モデルによりAPIエンドポイントが異なっていますので注意が必要です。
今回は、数あるモデルの中で、「text-davinci-003」を使用します。
ChatGPTを使う
ここでは、ChatGPTを使うために必要な手続きをご紹介します。
手続きは、次の2点です。
- ChatGPTにユーザ登録する
- API Keyを取得する
ChatGPTにユーザ登録する
ChatGPTの公式サイトへのリンクを以下に貼っておきます。
アクセスしてみてください。
API Keyを取得する
ユーザー登録が完了したら、ChatGPTのページから「Login」を押します。
M5StackでChatGPTを使ってみよう
Wi-Fi接続用のSSIDとパスワードをmicroSDカードから取得し設定する
Wi-Fi環境への接続が必要になります。
今回のプログラムでは、事前にM5StackのmicroSDに記憶させた情報を使用しています。
Wi-Fi接続情報の読み出し方法は、次の記事で紹介しています。
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microSDは、M5Stackに対応しているものを選びましょう。今回は次のものを使いました。
microSDカード
安心・安全なSanDiskのmicroSDメモリです。JetsonやRaspberry Piなどで使用するには少し遅い部類のメモリになりますが、M5Stackなどでデータロギングやデータ読み込み用途にはこのあたりが最適です。
安価なメモリはほかにもありますが、信頼性が高いこのメーカーを当サイトではおススメしています。
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ライブラリを追加する
今回、ライブラリとしては、次のものを使用します。事前にライブラリのインストールが必要です。
| ライブラリ名 | バージョン | ライブラリサイト |
|
ArduinoJson
|
6.21.3 | https://arduinojson.org/?utm_source=meta&utm_medium=library.properties |
|
LovyanGFX
|
1.1.8 | https://github.com/lovyan03/LovyanGFX |
|
M5Core2
|
0.1.6 | https://github.com/m5stack/M5Core2 |
ChatGPTから取得するデータはJSON形式になりますので、ArduinoでJSON形式データを扱うためのライブラリ「ArduinoJSON」をインストールします。
ライブラリのインストールは、次の記事で紹介しています。
本記事は、Arduino IDE 1.8.xバージョンのライブラリ管理方法を紹介した記事です。 Arduino IDEは、より新しいバージョン「2.0.x」が発表されています。 機能がよりリッチになった「Ardu[…]
ChatGPTを使うプログラム
今回は、以下の質問をChatGPTへリクエストした結果を、M5Stackのディスプレイに表示させるプログラムを作成します。
「日本で最も高い山はどこですか？」
Where is the highest mountain in Japan?
Arduino IDEを起動して、「ファイル」メニューから「新規ファイル」を選択し、表示されるスケッチに以下のように記述します。
※「ChatGPTのAPI Key」、ご自分の環境に合わせて値を修正してください。（スケッチ例では、「”Please correct it to the value that suits your environment.”」と記載しています。）
Arduino IDE スケッチ例
M5Stackへの書き込み
- 「ファイル」メニューから「名前を付けて保存」で任意の名前を付けて保存します。
- 「ツール」メニューから「ボード」情報を確認し、次のものを選択します。
この際、「シリアルポート」にマイコンを接続したCOMポートが指定されているかも確認します。
ボード：「M5Stack」－「M5Stack-Core2」
「Partition Scheme」で「Not OTA（Large App)」を選択します。 - 「ツール」メニューから「シリアルモニタ」を選択してシリアルモニタを起動します。
（転送速度は「115200」です) - 「スケッチ」メニューから「マイコンボードに書き込む」を選択します。
プログラム実行結果
M5Stack Core 2 のディスプレイに以下のとおり表示されれば成功です。
(※表示される文章は、場合により変わる可能性があるので留意してください。）
さて、簡単な質問であれば、M5StackからChatGPTへのリクエストを通して、取得することができました。
ChatGPTにはテキストの他にも画像を取り扱うこともできますので、今後の広がりが期待できそうです。
今回の記事は以上になります。
最後までご覧いただきありがとうございました。
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M5Stack Core2 開発キット
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